################################################################################
# Libraries and Import
################################################################################
rm(list=ls())

library(readstata13)
library(ggplot2)
library(foreign)
library(tidyverse)

### This file shows how the data set is prepared based on the raw Qualtrics response data.

dat <- read.dta13("data/Japan_Data_FINAL.dta")

################################################################################
# Data Cleaning
################################################################################

# Remove ineligible survey respondents
mydata <- subset(dat, Finished != 0) # Did not finish survey, 323 respondents
mydata <- subset(mydata, Q11 == 1) # Agree to start survey, 37 respondents
mydata <- subset(mydata, Q21 == 1) # Japanese citizen, 10 respondents
mydata <- subset(mydata, Q22 != 1) # Under 20, 2 respondents
mydata <- subset(mydata, Q24 != 48) # Lives abroad, 2 respondents
mydata <- subset(mydata, NID != "") # No response ID, 1 respondent
mydata <- subset(mydata, ResponseId != 1894) # 1 respondent, duplicated
mydata <- subset(mydata, ResponseId != 1840) # 1 respondent, duplicated
mydata <- subset(mydata, ResponseId != 3549) # 1 respondent, duplicated
mydata <- subset(mydata, ResponseId != 3183) # 1 respondent, duplicated

################################################################################
# Consolidate response groups for analysis: Demographics
################################################################################

# Age
mydata$age_group <- factor(mydata$Q22, 
       levels = c(2:10), 
       labels = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9))

# Gender
mydata$male <- 0
mydata$male[mydata$Q23==1] <- 1

# Province/Prefecture
mydata$prov <- as.factor(mydata$Q24)

mydata$temp <- mydata$Q25
mydata$temp[mydata$temp == "その他"] <- "農村"
mydata$current_resi <- as.factor(mydata$temp)
mydata$temp <- NULL

# Education; merge primary/secondary with high school
mydata$edu <- mydata$Q26
mydata$edu[mydata$edu == 6] <- 1
mydata$edu[mydata$edu == 7] <- 1
mydata$edu[mydata$edu == 8] <- 1
mydata$edu[mydata$edu == 9] <- 2
mydata$edu[mydata$edu == 10] <- 3
mydata$edu[mydata$edu == 11] <- 4
mydata$edu <- factor(mydata$edu,
                  levels = c(1:4), 
                  labels = c(1,2,3,4))
  
# Ruling party member
mydata$party <- mydata$Q27
#mydata$party <- 0
#mydata$party[mydata$Q27 == 5 | mydata$Q27 == 9] <- 1 # LDP/Komei
#mydata$party[mydata$Q27 == 6] <- 1 # DPJ

# income level
mydata$income <- factor(mydata$Q28, 
                        levels = c(1, 4:8), 
                        labels = c(1,2,3,4,5,6))

# China exporter/importer
mydata$China_export <- 0
mydata$China_export[mydata$Q211 == 1] <- 1 

mydata$China_import <- 0
mydata$China_import[mydata$Q211 == 5] <- 1 

# dependency with China
mydata$Japan_dep <- 0
mydata$Japan_dep[mydata$Q37 == 1 | mydata$Q37 == 8] <- 1 

mydata$Mutual <- 0
mydata$Mutual[mydata$Q37 == 10] <- 1 

mydata$China_dep <- 0
mydata$China_dep[mydata$Q37 == 7 | mydata$Q37 == 9] <- 1

mydata$China_influence <- 0
mydata$China_influence[mydata$Q38 == 1 | mydata$Q38 == 8] <- 1

### Political Attitudes
mydata$perception_fp <- 0
mydata$perception_fp <- factor(mydata$Q32, 
                            levels = c(1, 6:9), 
                            labels = c(5,4,3,2,1))

mydata$temp <- mydata$Q33
mydata$temp[mydata$temp == 11] <- 8
mydata$international_sys <- factor(mydata$temp, levels = c(1, 7:10),
                                   labels = c(5,4,3,2,1)) ## Do we want to combine the middle and others categories here?

mydata$territory <- factor(mydata$Q34, levels = c(1, 6:9),
                           labels = c(5,4,3,2,1))

mydata$Japan_citizen <- factor(mydata$Q35, levels = c(1, 6:9),
                               labels = c(5,4,3,2,1))

mydata$critique <- factor(mydata$Q36, levels = c(1, 6:9),
                          labels = c(5,4,3,2,1))


### Outcomes
mydata$id = 1:nrow(mydata)
mydata_sub <- mydata[mydata$Q31== 13, ]

################################################################################
# Format vignette data for analysis
################################################################################
vignette <- mydata

# Define treatment and control groups
vignette$vignette_group <- NA
vignette$vignette_group[vignette$Q52 >= 1] <- 1 #C1 (nationalistic, no repression)
vignette$vignette_group[vignette$Q62 >= 1] <- 2 #T1 (nationalistic, repression)
vignette$vignette_group[vignette$Q72 >= 1] <- 3 #C2 (economic, no repression)
vignette$vignette_group[vignette$Q82 >= 1] <- 4 #T2 (economic, repression)
vignette$vignette_group <- factor(vignette$vignette_group, 
                                     levels = c(1,2,3,4),
                                     labels = c(1,2,3,4))

# Define binary treatment and control groups
vignette$nat[vignette$Q52 >= 1] <- 0 #C1 (nationalistic, no repression)
vignette$nat[vignette$Q62 >= 1] <- 1 #T1 (nationalistic, repression)

vignette$econ[vignette$Q72 >= 1] <- 0 #C2 (economic, no repression)
vignette$econ[vignette$Q82 >= 1] <- 1 #T2 (economic, repression)

# Define outcomes: Agree with the government's decision
vignette$D1 <- pmax(vignette$Q52, vignette$Q62, vignette$Q72, vignette$Q82, na.rm=T)
vignette$D1 <- as.numeric(as.character(factor(vignette$D1, levels = c(1, 6:9),
                         labels = c(5,4,3,2,1))))

# Define outcomes: Agree with issues
vignette$D3 <- pmax(vignette$Q54, vignette$Q64, vignette$Q74, vignette$Q84, na.rm=T)
vignette$D3 <- as.numeric(as.character(factor(vignette$D3, levels = c(1, 6:9),
                      labels = c(5,4,3,2,1))))

# Define outcomes: Agree with protests as means
vignette$D4 <- pmax(vignette$Q55, vignette$Q65, vignette$Q75, vignette$Q85, na.rm=T)
vignette$D4 <- as.numeric(as.character(factor(vignette$D4, levels = c(1, 6:9),
                      labels = c(5,4,3,2,1))))

# Define outcomes: Likelihood of further protests
vignette$D5 <- pmax(vignette$Q56, vignette$Q66, vignette$Q76, vignette$Q86, na.rm=T)

# Define outcomes: Likelihood of participating in further protests
vignette$D6 <- pmax(vignette$Q57, vignette$Q67, vignette$Q77, vignette$Q87, na.rm=T)

# Define outcomes: Possible international reaction
vignette$D7 <- pmax(vignette$Q58, vignette$Q68, vignette$Q78, vignette$Q88, na.rm=T)
vignette$D7 <- as.numeric(as.character(factor(vignette$D7, levels = c(1,4,5),
                      labels = c(3,2,1))))

# Drop dataframe with only respondents who passed attention check
vignette_sub <- vignette[vignette$Q31== 13, ]

# Keep necessary variables only: pre-treatment covariates and outcomes
vignette <- vignette %>% select(age_group:D7)
vignette_sub <- vignette_sub %>% select(age_group:D7)

################################################################################
# Format conjoint data for analysis
################################################################################

mydata$conjoint1 <- as.numeric(mydata$Q42 == 1)
mydata$conjoint1_a <- as.numeric(mydata$Q43_1)
mydata$conjoint1_b <- as.numeric(mydata$Q43_2)

mydata$conjoint2 <- as.numeric(mydata$Q45 == 1)
mydata$conjoint2_a <- as.numeric(mydata$Q46_1)
mydata$conjoint2_b <- as.numeric(mydata$Q46_2)

mydata$conjoint3 <- as.numeric(mydata$Q48 == 1)
mydata$conjoint3_a <- as.numeric(mydata$Q49_1)
mydata$conjoint3_b <- as.numeric(mydata$Q49_2)


data_conjoint <- data.frame(id = c(rep(mydata$id[mydata$F_1_1 != ""], 2), 
                                   rep(mydata$id[mydata$F_2_1 != ""], 2),
                                   rep(mydata$id[mydata$F_3_1 != ""], 2)),
                            profile = c(rep(1, sum(mydata$F_1_1 != "")), 
                                        rep(2, sum(mydata$F_1_1 != "")),
                                        rep(1, sum(mydata$F_2_1 != "")), 
                                        rep(2, sum(mydata$F_2_1 != "")),
                                        rep(1, sum(mydata$F_3_1 != "")),
                                        rep(2, sum(mydata$F_3_1 != ""))))

data_conjoint$chosen <- c(mydata$conjoint1[mydata$F_1_1 != ""], as.numeric(mydata$conjoint1[mydata$F_1_1 != ""] == 0),
                          mydata$conjoint2[mydata$F_2_1 != ""], as.numeric(mydata$conjoint2[mydata$F_2_1 != ""] == 0),
                          mydata$conjoint3[mydata$F_3_1 != ""], as.numeric(mydata$conjoint3[mydata$F_3_1 != ""] == 0))

data_conjoint$score <- c(mydata$conjoint1_a[mydata$F_1_1 != ""], mydata$conjoint1_b[mydata$F_1_1 != ""], 
                         mydata$conjoint2_a[mydata$F_2_1 != ""], mydata$conjoint2_b[mydata$F_2_1 != ""],
                         mydata$conjoint3_a[mydata$F_3_1 != ""], mydata$conjoint3_b[mydata$F_3_1 != ""])

mydata$C1a靖国神社 <- ""
mydata$C1b靖国神社 <- ""
mydata$C2a靖国神社 <- ""
mydata$C2b靖国神社 <- ""
mydata$C3a靖国神社 <- ""
mydata$C3b靖国神社 <- ""

mydata$C1a靖国神社[mydata$F_1_1=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_1_1[mydata$F_1_1=="靖国神社について"]
mydata$C1b靖国神社[mydata$F_1_1=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_2_1[mydata$F_1_1=="靖国神社について"]
mydata$C1a靖国神社[mydata$F_1_2=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_1_2[mydata$F_1_2=="靖国神社について"]
mydata$C1b靖国神社[mydata$F_1_2=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_2_2[mydata$F_1_2=="靖国神社について"]
mydata$C1a靖国神社[mydata$F_1_3=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_1_3[mydata$F_1_3=="靖国神社について"]
mydata$C1b靖国神社[mydata$F_1_3=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_2_3[mydata$F_1_3=="靖国神社について"]
mydata$C1a靖国神社[mydata$F_1_4=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_1_4[mydata$F_1_4=="靖国神社について"]
mydata$C1b靖国神社[mydata$F_1_4=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_2_4[mydata$F_1_4=="靖国神社について"]
mydata$C1a靖国神社[mydata$F_1_5=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_1_5[mydata$F_1_5=="靖国神社について"]
mydata$C1b靖国神社[mydata$F_1_5=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_2_5[mydata$F_1_5=="靖国神社について"]
mydata$C1a靖国神社[mydata$F_1_6=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_1_6[mydata$F_1_6=="靖国神社について"]
mydata$C1b靖国神社[mydata$F_1_6=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_2_6[mydata$F_1_6=="靖国神社について"]
mydata$C1a靖国神社[mydata$F_1_7=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_1_7[mydata$F_1_7=="靖国神社について"]
mydata$C1b靖国神社[mydata$F_1_7=="靖国神社について"] <- mydata$F_1_2_7[mydata$F_1_7=="靖国神社について"]

mydata$C2a靖国神社[mydata$F_2_1=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_1_1[mydata$F_2_1=="靖国神社について"]
mydata$C2b靖国神社[mydata$F_2_1=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_2_1[mydata$F_2_1=="靖国神社について"]
mydata$C2a靖国神社[mydata$F_2_2=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_1_2[mydata$F_2_2=="靖国神社について"]
mydata$C2b靖国神社[mydata$F_2_2=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_2_2[mydata$F_2_2=="靖国神社について"]
mydata$C2a靖国神社[mydata$F_2_3=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_1_3[mydata$F_2_3=="靖国神社について"]
mydata$C2b靖国神社[mydata$F_2_3=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_2_3[mydata$F_2_3=="靖国神社について"]
mydata$C2a靖国神社[mydata$F_2_4=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_1_4[mydata$F_2_4=="靖国神社について"]
mydata$C2b靖国神社[mydata$F_2_4=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_2_4[mydata$F_2_4=="靖国神社について"]
mydata$C2a靖国神社[mydata$F_2_5=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_1_5[mydata$F_2_5=="靖国神社について"]
mydata$C2b靖国神社[mydata$F_2_5=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_2_5[mydata$F_2_5=="靖国神社について"]
mydata$C2a靖国神社[mydata$F_2_6=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_1_6[mydata$F_2_6=="靖国神社について"]
mydata$C2b靖国神社[mydata$F_2_6=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_2_6[mydata$F_2_6=="靖国神社について"]
mydata$C2a靖国神社[mydata$F_2_7=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_1_7[mydata$F_2_7=="靖国神社について"]
mydata$C2b靖国神社[mydata$F_2_7=="靖国神社について"] <- mydata$F_2_2_7[mydata$F_2_7=="靖国神社について"]

mydata$C3a靖国神社[mydata$F_3_1=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_1_1[mydata$F_3_1=="靖国神社について"]
mydata$C3b靖国神社[mydata$F_3_1=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_2_1[mydata$F_3_1=="靖国神社について"]
mydata$C3a靖国神社[mydata$F_3_2=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_1_2[mydata$F_3_2=="靖国神社について"]
mydata$C3b靖国神社[mydata$F_3_2=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_2_2[mydata$F_3_2=="靖国神社について"]
mydata$C3a靖国神社[mydata$F_3_3=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_1_3[mydata$F_3_3=="靖国神社について"]
mydata$C3b靖国神社[mydata$F_3_3=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_2_3[mydata$F_3_3=="靖国神社について"]
mydata$C3a靖国神社[mydata$F_3_4=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_1_4[mydata$F_3_4=="靖国神社について"]
mydata$C3b靖国神社[mydata$F_3_4=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_2_4[mydata$F_3_4=="靖国神社について"]
mydata$C3a靖国神社[mydata$F_3_5=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_1_5[mydata$F_3_5=="靖国神社について"]
mydata$C3b靖国神社[mydata$F_3_5=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_2_5[mydata$F_3_5=="靖国神社について"]
mydata$C3a靖国神社[mydata$F_3_6=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_1_6[mydata$F_3_6=="靖国神社について"]
mydata$C3b靖国神社[mydata$F_3_6=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_2_6[mydata$F_3_6=="靖国神社について"]
mydata$C3a靖国神社[mydata$F_3_7=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_1_7[mydata$F_3_7=="靖国神社について"]
mydata$C3b靖国神社[mydata$F_3_7=="靖国神社について"] <- mydata$F_3_2_7[mydata$F_3_7=="靖国神社について"]

data_conjoint$靖国神社 <- c(mydata$C1a靖国神社[mydata$F_1_1 != ""], mydata$C1b靖国神社[mydata$F_1_1 != ""],
                        mydata$C2a靖国神社[mydata$F_2_1 != ""], mydata$C2b靖国神社[mydata$F_2_1 != ""],
                        mydata$C3a靖国神社[mydata$F_3_1 != ""], mydata$C3b靖国神社[mydata$F_3_1 != ""])


mydata$C1a経済協力 <- ""
mydata$C1b経済協力 <- ""
mydata$C2a経済協力 <- ""
mydata$C2b経済協力 <- ""
mydata$C3a経済協力 <- ""
mydata$C3b経済協力 <- ""

mydata$C1a経済協力[mydata$F_1_1=="経済協力について"] <- mydata$F_1_1_1[mydata$F_1_1=="経済協力について"]
mydata$C1b経済協力[mydata$F_1_1=="経済協力について"] <- mydata$F_1_2_1[mydata$F_1_1=="経済協力について"]
mydata$C1a経済協力[mydata$F_1_2=="経済協力について"] <- mydata$F_1_1_2[mydata$F_1_2=="経済協力について"]
mydata$C1b経済協力[mydata$F_1_2=="経済協力について"] <- mydata$F_1_2_2[mydata$F_1_2=="経済協力について"]
mydata$C1a経済協力[mydata$F_1_3=="経済協力について"] <- mydata$F_1_1_3[mydata$F_1_3=="経済協力について"]
mydata$C1b経済協力[mydata$F_1_3=="経済協力について"] <- mydata$F_1_2_3[mydata$F_1_3=="経済協力について"]
mydata$C1a経済協力[mydata$F_1_4=="経済協力について"] <- mydata$F_1_1_4[mydata$F_1_4=="経済協力について"]
mydata$C1b経済協力[mydata$F_1_4=="経済協力について"] <- mydata$F_1_2_4[mydata$F_1_4=="経済協力について"]
mydata$C1a経済協力[mydata$F_1_5=="経済協力について"] <- mydata$F_1_1_5[mydata$F_1_5=="経済協力について"]
mydata$C1b経済協力[mydata$F_1_5=="経済協力について"] <- mydata$F_1_2_5[mydata$F_1_5=="経済協力について"]
mydata$C1a経済協力[mydata$F_1_6=="経済協力について"] <- mydata$F_1_1_6[mydata$F_1_6=="経済協力について"]
mydata$C1b経済協力[mydata$F_1_6=="経済協力について"] <- mydata$F_1_2_6[mydata$F_1_6=="経済協力について"]
mydata$C1a経済協力[mydata$F_1_7=="経済協力について"] <- mydata$F_1_1_7[mydata$F_1_7=="経済協力について"]
mydata$C1b経済協力[mydata$F_1_7=="経済協力について"] <- mydata$F_1_2_7[mydata$F_1_7=="経済協力について"]

mydata$C2a経済協力[mydata$F_2_1=="経済協力について"] <- mydata$F_2_1_1[mydata$F_2_1=="経済協力について"]
mydata$C2b経済協力[mydata$F_2_1=="経済協力について"] <- mydata$F_2_2_1[mydata$F_2_1=="経済協力について"]
mydata$C2a経済協力[mydata$F_2_2=="経済協力について"] <- mydata$F_2_1_2[mydata$F_2_2=="経済協力について"]
mydata$C2b経済協力[mydata$F_2_2=="経済協力について"] <- mydata$F_2_2_2[mydata$F_2_2=="経済協力について"]
mydata$C2a経済協力[mydata$F_2_3=="経済協力について"] <- mydata$F_2_1_3[mydata$F_2_3=="経済協力について"]
mydata$C2b経済協力[mydata$F_2_3=="経済協力について"] <- mydata$F_2_2_3[mydata$F_2_3=="経済協力について"]
mydata$C2a経済協力[mydata$F_2_4=="経済協力について"] <- mydata$F_2_1_4[mydata$F_2_4=="経済協力について"]
mydata$C2b経済協力[mydata$F_2_4=="経済協力について"] <- mydata$F_2_2_4[mydata$F_2_4=="経済協力について"]
mydata$C2a経済協力[mydata$F_2_5=="経済協力について"] <- mydata$F_2_1_5[mydata$F_2_5=="経済協力について"]
mydata$C2b経済協力[mydata$F_2_5=="経済協力について"] <- mydata$F_2_2_5[mydata$F_2_5=="経済協力について"]
mydata$C2a経済協力[mydata$F_2_6=="経済協力について"] <- mydata$F_2_1_6[mydata$F_2_6=="経済協力について"]
mydata$C2b経済協力[mydata$F_2_6=="経済協力について"] <- mydata$F_2_2_6[mydata$F_2_6=="経済協力について"]
mydata$C2a経済協力[mydata$F_2_7=="経済協力について"] <- mydata$F_2_1_7[mydata$F_2_7=="経済協力について"]
mydata$C2b経済協力[mydata$F_2_7=="経済協力について"] <- mydata$F_2_2_7[mydata$F_2_7=="経済協力について"]

mydata$C3a経済協力[mydata$F_3_1=="経済協力について"] <- mydata$F_3_1_1[mydata$F_3_1=="経済協力について"]
mydata$C3b経済協力[mydata$F_3_1=="経済協力について"] <- mydata$F_3_2_1[mydata$F_3_1=="経済協力について"]
mydata$C3a経済協力[mydata$F_3_2=="経済協力について"] <- mydata$F_3_1_2[mydata$F_3_2=="経済協力について"]
mydata$C3b経済協力[mydata$F_3_2=="経済協力について"] <- mydata$F_3_2_2[mydata$F_3_2=="経済協力について"]
mydata$C3a経済協力[mydata$F_3_3=="経済協力について"] <- mydata$F_3_1_3[mydata$F_3_3=="経済協力について"]
mydata$C3b経済協力[mydata$F_3_3=="経済協力について"] <- mydata$F_3_2_3[mydata$F_3_3=="経済協力について"]
mydata$C3a経済協力[mydata$F_3_4=="経済協力について"] <- mydata$F_3_1_4[mydata$F_3_4=="経済協力について"]
mydata$C3b経済協力[mydata$F_3_4=="経済協力について"] <- mydata$F_3_2_4[mydata$F_3_4=="経済協力について"]
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#  nationalism, education, and trade dependence 
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                                     180:which(colnames(mydata) == "critique"))]

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save(mydata, mydata_sub, data_conjoint, dat_conjoint_covariate,
     data_conjoint_sub, vignette, vignette_sub,
     file="data/dat_analysis_JP.RData")
